AGI
Role vektorových databází v moderních generativních aplikacích AI
Pro efektivní fungování velkých generativních aplikací AI je zapotřebí dobrý systém pro zpracování velkých objemů dat. Jedním z takových důležitých systémů je vektorová databáze. To, co tuto databázi odlišuje, je její schopnost pracovat s mnoha typy dat, jako jsou text, zvuk, obrázky a videa, ve formě vektorů/čísel.
Co jsou vektorové databáze?
Vektorová databáze je specializovaný systém úložiště navržen pro efektivní zpracování vektorů s vysokou dimenzionalitou. Tyto vektory, které lze považovat za body v multi-dimenzionálním prostoru, často reprezentují embeddings nebo komprimované reprezentace složitějších dat, jako jsou obrázky, text nebo zvuk.
Vektorové databáze umožňují rychlé vyhledávání podobnosti mezi těmito vektory, což umožňuje rychlou obnovu nejpodobnějších položek z rozsáhlé datové sady.
Tradiční databáze vs. vektorové databáze
Vektorové databáze:
- Zpracovávají data s vysokou dimenzionalitou: Vektorové databáze jsou navrženy pro správu a úložiště dat ve vysokodimenzionálních prostorech. To je besonders užitečné pro aplikace, jako je strojové učení, kde datové body (jako obrázky nebo text) mohou být reprezentovány jako vektory v multi-dimenzionálních prostorech.
- Optimalizovány pro vyhledávání podobnosti: Jednou z výjimečných funkcí vektorových databází je jejich schopnost provádět vyhledávání podobnosti. Místo dotazování dat na základě přesných shod, tyto databáze umožňují uživatelům obnovit data, která jsou “podobná” zadanému dotazu, což je činí nepostradatelnými pro úkoly, jako je vyhledávání obrázků nebo textu.
- Škálovatelné pro velké datové sady: Jak aplikace AI a strojového učení pokračují ve svém růstu, tak i objem zpracovávaných dat. Vektorové databáze jsou navrženy pro škálovatelnost, což zajišťuje, že mohou zpracovat velké objemy dat bez kompromisů v výkonu.
Tradiční databáze:
- Úložiště strukturovaných dat: Tradiční databáze, jako relační databáze, jsou navrženy pro úložiště strukturovaných dat. To znamená, že data jsou organizována do předdefinovaných tabulek, řádků a sloupců, což zajišťuje integritu a konzistenci dat.
- Optimalizovány pro operace CRUD: Tradiční databáze jsou primárně optimalizovány pro operace CRUD (create, read, update, delete). To znamená, že jsou navrženy pro efektivní vytváření, čtení, aktualizaci a odstraňování datových záznamů, což je činí vhodnými pro širokou škálu aplikací, od webových služeb po podnikový software.
- Pevná schéma: Jednou z charakteristických rysů mnoha tradičních databází je jejich pevné schéma. Jakmile je struktura databáze definována, změny mohou být složité a časově náročné. Tato rigidita zajišťuje konzistenci dat, ale může být méně flexibilní než schéma-less nebo dynamické schéma některých moderních databází.
Tradiční databáze často bojují s komplexitou embeddings, což je výzva, kterou vektorové databáze snadno zvládají.
Vektorová reprezentace
Centrální pro fungování vektorových databází je fundamentální koncept reprezentace různých forem dat pomocí numerických vektorů. Vzíme-li si obrázek jako příklad. Když vidíte obrázek kočky, zatímco pro vás to může být pouze roztomilý obrázek, pro stroj to může být transformováno do unikátního 512-rozměrného vektoru, jako je:
[0,23, 0,54, 0,32, …, 0,12, 0,45, 0,90]
S vektorovými databázemi mohou aplikace Generative AI dělat více věcí. Může najít informace na základě významu a pamatovat si věci po dlouhou dobu. Zajímavé je, že tato metoda není omezena pouze na obrázky. Textová data plná kontextových a sémantických významů mohou být také převedena do vektorové formy.
Generativní AI a potřeba vektorových databází
Generativní AI často zahrnuje embeddings. Vzíme-li si například word embeddings v přírodním jazykovém zpracování (NLP). Slova nebo věty jsou transformovány do vektorů, které zachycují sémantický význam. Při generování textů podobných lidskému jazyku modely potřebují rychle porovnávat a obnovovat relevantní embeddings, aby zajistily, že vygenerovaný text zachovává kontextuální významy.
Podobně, při generování obrázků nebo zvuku hrají embeddings klíčovou roli v kódování vzorců a funkcí. Pro optimální fungování těchto modelů je zapotřebí databáze, která umožňuje okamžité obnovování podobných vektorů, což činí vektorové databáze nezbytnou součástí puzzle generativního AI.
Vytváření embeddings pro přírodní jazyk obvykle zahrnuje použití předem trénovaných modelů, jako jsou:
- GPT-3 a GPT-4: OpenAI’s GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) byl monumentálním modelem v NLP komunitě s 175 miliardami parametrů. Následoval ho GPT-4, s ještě větším počtem parametrů, který pokračuje v rozšiřování hranic generování высокokvalitních embeddings. Tyto modely jsou trénovány na rozmanitých datech, což umožňuje vytvořit embeddings, které zachycují širokou škálu lingvistických nuancí.
- BERT a jeho varianty: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) od Google je dalším významným modelem, který prošel různými aktualizacemi a iteracemi, jako je RoBERTa a DistillBERT. BERTův bidirekční trénink, který čte text v obou směrech, je zvláště vhodný pro pochopení kontextu okolního slova.
- ELECTRA: Nedávný model, který je efektivní a vykonává se na stejné úrovni jako mnohem větší modely, jako GPT-3 a BERT, zatímco vyžaduje méně výpočetních zdrojů. ELECTRA rozlišuje mezi skutečnými a falešnými daty během předtrénování, což pomáhá při generování více rafinovaných embeddings.
Pochopení výše uvedeného procesu:
Zpočátku se používá model embeddings pro transformaci požadovaného obsahu do vektorových embeddings. Jakmile jsou vygenerovány, tyto embeddings jsou uloženy ve vektorové databázi. Pro snadnou stopovatelnost a relevanci tyto uložené embeddings udržují odkaz nebo referenci na původní obsah, z něhož byly odvozeny.
Později, když uživatel nebo systém položí otázku aplikaci, stejný model embeddings opět zasahuje. Transformuje tuto otázku do odpovídajících embeddings. Tyto nově vytvořené embeddings pak prohledávají vektorovou databázi, hledají podobné vektorové reprezentace. Embeddings, které jsou identifikovány jako shody, mají přímou asociaci se svým původním obsahem, což zajišťuje, že otázka uživatele je splněna relevantními a přesnými výsledky.
Růst financování pro nové vektorové databáze
S rostoucí popularitou AI mnoho společností investuje více peněz do vektorových databází, aby zlepšily své algoritmy a zvýšily rychlost. To je vidět na nedávných investicích do startupů vektorových databází, jako je Pinecone, Chroma DB a Weviate.
Velké společnosti, jako je Microsoft, mají také své vlastní nástroje. Například Azure Cognitive Search umožňuje podnikům vytvářet nástroje AI pomocí vektorových databází.
Oracle nedávno oznámil nové funkce pro svou Database 23c, představující integrovanou vektorovou databázi. Nazvanou “AI Vector Search”, bude mít nový datový typ, indexy a vyhledávací nástroje pro uložení a vyhledávání dat, jako jsou dokumenty a obrázky, pomocí vektorů. Podporuje Retrieval Augmented Generation (RAG), který kombinuje velké jazykové modely s obchodními daty pro lepší odpovědi na jazykové otázky bez sdílení soukromých dat.
Primární úvahy vektorových databází
Metriky vzdálenosti
Efektivita vyhledávání podobnosti závisí na zvolené metrice vzdálenosti. Společné metriky zahrnují Euclidean distance a cosine similarity, každá z nich je vhodná pro různé typy vektorových distribucí.
Indexování
Vzhledem k vysoké dimenzionalitě vektorů tradiční metody indexování nejsou dostatečné. Vektorové databáze využívají techniky, jako jsou Hierarchical Navigable Small World (HNSW) grafy nebo Annoy stromy, které umožňují efektivní dělení vektorového prostoru a rychlé vyhledávání nejbližších sousedů.
Annoy tree (Source)
Annoy je metoda, která využívá something nazvaný binární vyhledávací stromy. Rozděluje náš datový prostor mnohokrát a prochází pouze část z něj, aby nalezl blízké sousedy.
Hierarchical Navigable Small World (HNSW) graphs (Source)
HNSW grafy, na druhé straně, jsou jako sítě. Připojují datové body speciálním způsobem, aby vyhledávání bylo rychlejší. Tyto grafy pomáhají při rychlém nalezení blízkých bodů v datech.
Škálovatelnost
Jak datové sady rostou, tak i výzva udržet rychlé doby obnovy. Distribuované systémy, urychlení GPU a optimalizované správy paměti jsou některé způsoby, jak vektorové databáze řeší škálovatelnost.
Role vektorových databází: implikace a příležitosti
1. Trénovací data pro pokročilé modely Generative AI: Modely Generative AI, jako je DALL-E a GPT-3, jsou trénovány pomocí enormních množství dat. Tato data často zahrnují vektory extrahované z různých zdrojů, včetně obrázků, textu, kódu a dalších domén. Vektorové databáze pečlivě kurátorují a spravují tyto datové sady, umožňují tak modelům AI absorbovat a analyzovat světové znalosti identifikací vzorců a vztahů uvnitř těchto vektorů.
2. Pokročilé few-shot učení: Few-shot učení je technika trénování AI, při které modely jsou trénovány s omezenými daty. Vektorové databáze zesilují tento přístup udržováním robustního vektorového indexu. Když je model vystaven pouze několika vektorům – řekněme, několika obrázkům ptáků – může rychle extrapolovat širší koncept ptáků rozpoznáním podobností a vztahů mezi těmito vektory.
3. Vylepšení recommender systémů: Recommender systémy využívají vektorové databáze k navržení obsahu, který je úzce spojen s preferencemi uživatele. Analýzou chování uživatele, profilu a dotazů jsou extrahovány vektory, které indikují jeho zájmy. Systém pak prohledává vektorovou databázi, aby nalezl obsahové vektory, které se podobají těmto zájmovým vektorům, zajišťuje tak přesné doporučení.
4. Sémantické vyhledávání informací: Tradiční vyhledávací metody spoléhají na přesné shody klíčových slov. Vektorové databáze však umožňují systémům pochopit a vyhledat obsah na základě sémantické podobnosti. To znamená, že vyhledávání se stává více intuitivním, zaměřujícím se na základní význam dotazu, spíše než pouze na shodu slov. Například, když uživatelé zadají dotaz, odpovídající vektor je porovnán s vektory v databázi, aby nalezl obsah, který rezonuje s úmyslem dotazu, ne pouze jeho formulací.
5. Multimodální vyhledávání: Multimodální vyhledávání je vznikající technika, která integruje data z více zdrojů, jako je text, obrázky, audio a video. Vektorové databáze slouží jako páteř této metody, umožňují kombinovanou analýzu vektorů z různých modalit. To vede k holistickému vyhledávacímu zážitku, kde uživatelé mohou obnovit informace z různých zdrojů na základě jediného dotazu, což vede k bohatším poznatkům a komplexnějším výsledkům.
Závěr
Svět AI se rychle mění. Dotýká se mnoha odvětví, přináší dobré věci a nové problémy. Rychlý pokrok v Generative AI zdůrazňuje vitální roli vektorových databází při správě a analýze multi-dimenzionálních dat.
Tyto specializované systémy úložiště, schopné zpracovávat vektory s vysokou dimenzionalitou z různých forem dat, jako jsou obrázky, text nebo zvuk, stojí jako klíčový prvek v efektivní funkci moderních aplikací AI, zejména v oblasti vyhledávání podobnosti.
Jejich rostoucí důležitost je dále zdůrazněna investicemi do tohoto sektoru, se startupy, jako je Pinecone, a giganty, jako Microsoft, aktivně přispívajícími k pokroku.
